用缓冲技术提高JSP应用的性能和稳定性_MySQL
一、概述
在Web应用中，有些报表的生成可能需要数据库花很长时间才能计算出来；有的网站提供天气信息，它需要访问远程服务器进行SOAP调用才能得到温度信息。所有这一切都属于复杂信息的例子。在Web页面中加入过多的复杂信息可能导致Web服务器、数据库服务器负荷过重。JSP代码块缓冲为开发者带来了随意地增加各种复杂信息的自由。
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如何在iPhone中撤銷從主畫面中刪除
Apr 17, 2024 pm 07:37 PM
從主畫面中刪除了重要內容並試圖將其取回？您可以透過多種方式將應用程式圖示放回螢幕。我們已經討論了您可以遵循的所有方法，並將應用程式圖示放回主畫面如何在iPhone中撤消從主畫面中刪除正如我們之前提到的，有幾種方法可以在iPhone上恢復此變更。方法1–替換應用程式庫中的應用程式圖示您可以直接從應用程式庫將應用程式圖示放置在主畫面上。步驟1–橫向滑動以尋找應用程式庫中的所有應用程式。步驟2–找到您先前刪除的應用程式圖示。步驟3–只需將應用程式圖示從主庫拖曳到主畫面上的正確位置即可。這是將應用程式圖
PHP 陣列鍵值翻轉：不同方法的效能比較分析
May 03, 2024 pm 09:03 PM
PHP數組鍵值翻轉方法效能比較顯示：array_flip()函數在大型數組（超過100萬個元素）下比for迴圈效能更優，耗時更短。手動翻轉鍵值的for迴圈方法耗時相對較長。
不同Java框架的效能對比
Jun 05, 2024 pm 07:14 PM
不同Java框架的效能比較：RESTAPI請求處理：Vert.x最佳，請求速率達SpringBoot2倍，Dropwizard3倍。資料庫查詢：SpringBoot的HibernateORM優於Vert.x及Dropwizard的ORM。快取操作：Vert.x的Hazelcast客戶端優於SpringBoot及Dropwizard的快取機制。合適框架：根據應用需求選擇，Vert.x適用於高效能Web服務，SpringBoot適用於資料密集型應用，Dropwizard適用於微服務架構。
綜述！深度模型融合（LLM/基礎模型/聯邦學習/微調等）
Apr 18, 2024 pm 09:43 PM
23年9月國防科大、京東和北理工的論文「DeepModelFusion:ASurvey」。深度模型整合/合併是一種新興技術，它將多個深度學習模型的參數或預測合併為一個模型。它結合了不同模型的能力來彌補單一模型的偏差和錯誤，以獲得更好的性能。而大規模深度學習模型（例如LLM和基礎模型）上的深度模型整合面臨一些挑戰，包括高運算成本、高維度參數空間、不同異質模型之間的干擾等。本文將現有的深度模型融合方法分為四類：（1）“模式連接”，透過一條損失減少的路徑將權重空間中的解連接起來，以獲得更好的模型融合初
不只3D高斯！最新綜述一覽最先進的3D重建技術
Jun 02, 2024 pm 06:57 PM
寫在前面&筆者的個人理解基於圖像的3D重建是一項具有挑戰性的任務，涉及從一組輸入圖像推斷目標或場景的3D形狀。基於學習的方法因其直接估計3D形狀的能力而受到關注。這篇綜述論文的重點是最先進的3D重建技術，包括產生新穎的、看不見的視野。概述了高斯飛濺方法的最新發展，包括輸入類型、模型結構、輸出表示和訓練策略。也討論了尚未解決的挑戰和未來的方向。鑑於該領域的快速進展以及增強3D重建方法的眾多機會，對演算法進行全面檢查似乎至關重要。因此，本研究對高斯散射的最新進展進行了全面的概述。 （大拇指往上滑
C++中如何優化多執行緒程式的效能？
Jun 05, 2024 pm 02:04 PM
優化C++多執行緒效能的有效技術包括：限制執行緒數量，避免爭用資源。使用輕量級互斥鎖，減少爭用。優化鎖的範圍，最小化等待時間。採用無鎖定資料結構，提高並發性。避免忙等，透過事件通知執行緒資源可用性。
搭載 AMD EPYC 霄龍 4004 系列處理器，華碩推出多款伺服器與工作站產品
Jul 23, 2024 pm 09:34 PM
本站7月23日消息，華碩推出多款由AMDEPYC霄龍4004系列處理器驅動的伺服器與工作站級產品。本站註：AMD於5月推出AM5平台、Zen4架構的EPYC霄龍4004系列處理器，最高提供16核心3DV-Cache規格。 ASUSProER100AB6伺服器ASUSProER100AB6是一款搭載EPYC霄龍4004系列處理器的1U機架式伺服器產品，適用於IDC及中小型企業需求。 ASUSExpertCenterProET500AB6工作站ASUSExpertCenterProET500AB6是一款A
PHP 數組轉物件對效能的影響是什麼？
Apr 30, 2024 am 08:39 AM
在PHP中，陣列到物件的轉換會對效能產生影響，主要受陣列大小、複雜度、物件類別等因素影響。為了優化效能，可以考慮使用自訂迭代器、避免不必要的轉換、批次轉換數組等技巧。
